Что такое самообслуживание BI и как это сделать правильно

Бизнес-аналитика самообслуживания, или BI, уже давно входит в список задач многих организаций.

Самообслуживание BI, позиционируемое как инструмент, который позволяет пользователям без технического образования получать информацию в темпе бизнеса, разочаровывает многие организации, когда дело доходит до его практической реализации.

Историй неудач предостаточно, когда компании никогда не получают того, что первоначально обещала BI самообслуживания. Это свобода от ИТ для бизнес-пользователей, позволяющая создавать мощные и точные отчеты для стимулирования роста бизнеса.

В этом блоге вы узнаете, что такое BI самообслуживания, почему организации терпят неудачу и какие шаги должна предпринять ваша компания для внедрения успешного решения BI самообслуживания.

Что такое самообслуживание BI?

Определение бизнес-аналитики самообслуживания

BI самообслуживания часто определяется как форма BI, которая использует простые в использовании инструменты BI, чтобы позволить не технически подкованным бизнес-пользователям (продажи, финансы, маркетинг или HR) получить прямой доступ к данным и исследовать их самостоятельно. .

BI с самообслуживанием отличается от традиционного BI, который принадлежит ИТ-отделу или отделу BI как централизованная функция. При традиционном подходе именно эти команды отвечают за все. Они подготавливают необходимые данные, хранят и защищают их, строят модели данных, создают запросы и создают визуализации для конечных пользователей после сбора их требований.

Идея самообслуживания BI тесно связана с демократизацией данных, которая направлена ​​на то, чтобы позволить всем в организации получать доступ к данным и использовать их. Конечная цель — генерировать больше информации на уровне организации и принимать более эффективные бизнес-решения.

Ключевые преимущества самообслуживания BI

• Более быстрое получение информации . Передача управления конечным пользователям означает пропуск трудоемких этапов традиционного процесса бизнес-аналитики. В BI с самообслуживанием конечным пользователям не нужно ждать дни или даже недели, пока их отчет, наконец, не будет опубликован после получения и утверждения. Им также не нужно иметь дело с утомительным процессом управления запросами на изменение, когда они понимают, что необходимо больше визуальных элементов. Это потому, что они могут нарезать, настраивать и добавлять данные на лету, чтобы выявить важные тенденции, закономерности или аномалии.
• Повышение операционной эффективности . Предоставляя бизнес-пользователям, обладающим глубоким знанием предметной области, возможность выполнять собственный анализ данных на разовой основе, BI с самообслуживанием дает более качественные аналитические данные, освобождая ИТ-специалистов или специалистов по бизнес-аналитике от выполнения рутинных задач, связанных с данными. Вместо этого эти команды могут сосредоточиться на более сложных проблемах, таких как настройка конвейеров данных для доставки очищенных и преобразованных данных в нужное место назначения в нужное время и поддержка важных процессов управления данными.
• Сокращение затрат . Помимо оптимизации возможностей ИТ и бизнес-аналитики для экономии времени и средств, многие пользователи самообслуживания, внедряющие бизнес-аналитику, делают еще один шаг вперед. Они вооружают профильных специалистов знаниями и инструментами для расширенного анализа данных. Другими словами, они воспитывают гражданских специалистов по данным, которые знают, как генерировать прогнозы на основе машинного обучения, критически важные для бизнеса. С учетом того, что таланты в области науки о данных обходятся очень дорого, этот вид инвестиций, вероятно, является одним из лучших, которые может сделать компания, ориентированная на данные.

Основные функции инструментов самообслуживания BI

Чтобы реализовать мощные преимущества самообслуживания BI, упомянутые выше, инструменты самообслуживания BI должны иметь следующие важные функции:

• Соединители данных, которые обеспечивают интеграцию инструментов самообслуживания BI с базами данных, CRM, ERP, маркетинговой аналитикой, финансовым программным обеспечением и другими локальными и облачными системами для наиболее эффективного удовлетворения потребностей в аналитике.
• Широкие возможности отчетности, которые варьируются от готовых отчетов книжного качества с настраиваемыми параметрами до специальной детализации, позволяя пользователям планировать распространение или делить результаты на подмножества для разных аудиторий.
• Интуитивно понятный интерфейс на основе перетаскивания или щелчка, который позволяет пользователям выбирать поля данных и визуальные элементы, а затем перетаскивать их на основу отчета для исследования и повествования.
• Шаблоны визуализации данных , которые упрощают процесс создания информационных панелей на основе предпочтений и потребностей пользователей.

Многие организации выводят свои BI самообслуживания на новый уровень, обогащая их возможностями в области науки о данных и машинного обучения. Платформы расширенной аналитики позволяют пользователям находить больше данных, оценивать нехарактеризованные наборы данных и создавать сценарии «что, если». Таким образом, бизнес может реагировать на свои меняющиеся потребности как можно быстрее, достигая максимальной гибкости.

Почему организации терпят неудачу при самообслуживании BI

1. Нереалистичные ожидания

Организация, которая только начинает забрасывать данными начинающих пользователей, сталкивается с серьезным риском получения некачественных отчетов. Очень повезет, если эти пользователи с разной квалификацией окажутся с неверными данными, не изучив предварительно основы отчетности.

Например, счастливый пользователь, создающий свой первый отчет об общем объеме продаж за исторический период, может получить средние значения вместо суммы, ничего не зная об агрегировании по умолчанию для различных показателей. Или наоборот, могут представить завышенные цифры. Существует также риск несогласованности данных, который может повлиять на средневзвешенные значения, когда их необходимо отображать с разным уровнем детализации.

Кроме того, неопытный пользователь может довольствоваться лишь случайным анализом, подтверждающим его первоначальные убеждения. Неподготовленный пользователь не обязательно осознает ловушку подтверждения или предвзятости, особенно когда ему нужно объяснить определенную закономерность.

2. Сообщение о хаосе

Самообслуживание BI не означает нулевого участия ИТ. Предоставление пользователям возможности играть с данными без управления со стороны ИТ обычно приводит к анархии отчетности.

Без управления могут быть избыточные отчеты от разных пользователей, работающих изолированно и предоставляющих один и тот же анализ, или отчеты от разных пользователей, анализирующих одни и те же показатели, но использующие разные фильтры и, следовательно, дающие противоречивые результаты. Отчеты из разных отделов могут опираться на разные соглашения об именах для количества, значения или времени или использовать одни и те же термины, но не обязательно одно и то же определение. Несколько версий одной и той же базы данных, ошибки в базах данных, которые никогда не исправляются, создание объектов, используемых только один раз… Список бесконечен.

Управление — это не то, что организация, управляемая данными, может бойкотировать в мире самообслуживания. Независимо от того, насколько сильно компания хочет освободить пользователей от проведения собственного анализа, для поддержания высокого качества и согласованности данных все равно необходимо участие ИТ-специалистов.

3. Отсутствие принятия

Правда в том, что не все любят много работать. Большинству бизнес-пользователей просто нужна простая панель инструментов, которая даст им цифры. Однако ценные идеи часто лежат на более глубоких уровнях, выходящих за рамки простого анализа эффективности бизнеса.

Еще один психологический фактор, который может сдерживать эффективное самообслуживание BI, — это сопротивление изменениям. Нередко многие организации на ранних этапах перехода к самообслуживанию BI видят, как разочарованные бизнес-пользователи возвращаются в BI или ИТ, чтобы запросить отчет, как они это делали в старые добрые времена. Старые подходы безопаснее.

Недружественные настройки среды BI самообслуживания также могут быть проблемой. То, что может показаться ИТ- или BI-командам простым в использовании инструментом для сбора и уточнения результатов, может иметь подавляющее и демотивирующее количество функций для обычного пользователя без технических навыков. Сводные таблицы и электронные таблицы могут быть скучными, но пользователи быстро возвращаются к ним, когда застревают.

10 советов от ITRex о том, как успешно внедрить самообслуживание BI

Ниже приведен список основных выводов из опыта ITRex в создании эффективных инструментов самообслуживания BI как для малых предприятий, так и для крупных компаний, в том числе для ведущего мирового ритейлера с 3 миллионами бизнес-пользователей (подробнее об этом проекте читайте здесь):

1. Установите стратегию самообслуживания BI

Сначала вам нужно определить, чего вы хотите достичь с помощью BI с самообслуживанием, будь то простое сокращение числа задержанных отчетов или предоставление доступа к данным в масштабах всей организации. Самообслуживание может означать что угодно для разных людей, поэтому вы должны четко представлять свой проект. Также важно на раннем этапе понять масштаб внедрения, типы пользователей, их технические навыки и ваши ожидания от результатов.

2. Держите всех заинтересованных лиц на борту на протяжении всего проекта

Вы должны понять, что ваши заинтересованные стороны ищут в данных и каковы их показатели успеха, связанные с данными. Опросите их, чтобы узнать их функциональность, удобство использования, пользовательский опыт и другие данные. Затем постоянно спрашивайте их об обратной связи по мере выполнения итерации. Помимо того, что вы создадите соответствующий инструмент самообслуживания BI, вы также дадите своим заинтересованным сторонам чувство сопричастности и повысите их вовлеченность.

3. Привлеките ИТ-отдел

Это также важно. У вашего ИТ-отдела есть вся информация о вашей среде данных, существующих источниках данных, средствах управления данными и управлении доступом к данным. Они помогут вам выбрать или создать самообслуживаемое BI-решение, которое легко обслуживать, отслеживать и управлять с точки зрения доступа пользователей и интеграции новых источников данных.

4. Настройте надежное управление

Самостоятельное управление бизнес-аналитикой включает в себя следующее:

Политики и процедуры управления данными для обеспечения согласованности, полноты, целостности, точности и актуальности ваших данных. Здесь вам нужно будет разработать более широкую стратегию управления данными и внедрить передовые методы управления мастер-данными и метаданными как ее часть.

• Управление бизнес-показателями для их унифицированного определения в среде самообслуживания BI и исключения любых отклонений.
• Управление отчетами для установления процедуры проверки их качества
• Безопасность данных, чтобы определить, кто получает доступ к каким данным в вашей самообслуживаемой бизнес-аналитике, и установить происхождение данных.

5. Выберите правильный инструмент

Не существует универсальной стратегии для всех. Ваши пользователи имеют разные потребности и навыки, которые ваш инструмент должен точно учитывать. Вам, вероятно, потребуется сбалансировать гибкость и изощренность, чтобы ваши пользователи могли задавать новые вопросы, оставаясь при этом уверенными в себе. Индивидуальное решение BI с самообслуживанием упростит достижение этой цели.

6. Установите единый источник правды

Единый источник достоверной информации реализован как часть архитектуры решения, что позволяет принимать решения на основе одних и тех же данных. Для этого компании создают хранилище данных или другое центральное хранилище, которое обеспечивает 360-градусный обзор всех своих данных из нескольких источников и делает доступ к данным, их анализ, обогащение и защиту намного проще и эффективнее. Это стоит инвестиций.

7. Обучайте пользователей

Обязательными являются три типа обучающих программ для конечных пользователей: 1. анализ и визуализация данных, 2) основы объединения данных и построения моделей данных и 3) непрерывное взаимное обучение.

8. Создайте сообщество

Будет очень полезно, если вы либо создадите центр передового опыта, либо создадите экспертное сообщество в Slack или Teams, чтобы ваши конечные пользователи знали, куда идти, чтобы заполнить пробелы в знаниях.

9. Рассмотрите возможность включения специалистов по бизнес-аналитике в бизнес-подразделения

Они помогут повысить вовлеченность за счет расширения доступа к данным для пользователей, не имеющих аналитического опыта, и обеспечения надзора, необходимого для более качественной отчетности.

10. Начните с малого

Выберите ограниченную среду для запуска проекта самостоятельной бизнес-аналитики и стройте ее с использованием гибкого подхода. Таким образом, вы устраните проблемы на ранней стадии, прежде чем масштабироваться.

Напишите команде ITRex, если вы планируете начать самообслуживание BI. С их проверенным подходом мы поможем вам избежать распространенных ошибок и привести ваш проект к успеху.

Первоначально опубликовано на https://itrexgroup.com 10 августа 2022 г.